hive并行执行原理

Hive的并行执行原理涉及到Hive的优化和作业调度机制。在Hive中，可以通过设置参数来启用并行执行。其中，设置hive.optimize.skewjoin为true可以启用倾斜数据的并行处理，而设置hive.skewjoin.key为skew_key_threshold（默认值为100000）可以指定倾斜数据的阈值。\[1\]

Hive的核心是Driver，而Driver的核心是SemanticAnalyzer。Hive实际上是一个SQL到Hadoop作业的编译器。在Hadoop上，最常见的作业是MapReduce，但Hive也支持其他作业引擎，如Tez和Spark。Hive的并行执行原理与MapReduce类似，但在执行优化上有所区别。\[3\]

总的来说，Hive通过将SQL语句转换为Hadoop作业来实现并行执行。通过优化和作业调度机制，Hive可以提高查询的执行效率和并行处理能力。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [hive实现原理介绍](https://blog.csdn.net/breakout_alex/article/details/106938809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Hive体系结构（二）Hive的执行原理、与关系型数据库的比较](https://blog.csdn.net/Lnho2015/article/details/51417880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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